The Effects Of Repeated Whole Body Warming On Sleep Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Chronic low back pain (CLBP) is defined as chronic pain in the lower back for three or more consecutive months. Altered sleep architecture is often associated with CLBP and sleep deficiency with concurring side effects can augment pain, further disrupting sleep. The current study aimed to explore whole body heating as a potential therapy for CLBP. Subjects underwent seven consecutive evenings of heating, with completion of the protocol two hours prior to sleep latency onset. Pain was assessed via administration of the McGill Pain Questionnaire prior to the heating protocol (baseline), pre- and post heating on all experimental days and during a 48 hour and two week follow-up. Ability to perform specific tasks was assessed via the functional and symptoms scale, administered at baseline, prior to and following the seven day heating protocol, and during both the follow-up visits. A Sleep Profiler was used throughout the study to measure sleep architecture from the frontal cortex of the brain. A repeated measures ANOVA showed significant decreases in stage N1 sleep (p < 0.05) and increases in N3 sleep (p = 0.001) from baseline to post-treatment. Each subject’s pain perception decreased and allowed for greater functional ability. These findings suggest that seven consecutive evenings of whole body heating protocol altered sleep architecture through the increased amount of restorative stage N3 slow wave, decreased stage N1 sleep, and decreased pain perception. Only small decrements in pain were observed 48 hours and two weeks after the cessation of the intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».